基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配

针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡。为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。     

一种基于STM32的NAND flash的块分配框架设计

STM32对大容量数据文件存储与管理问题可通过NAND flash来解决。而NAND flash的高效管理需要文件系统参与。NAND flash有特殊的块读写及擦除机制,一般的嵌入式文件系统组织结构并不完全兼容NAND flash。针对NAND flash的特点兼顾STM32的资源承受力要提出新的NAND flash块分配框架,框架通过块分配槽这种数据结构,在不使用块分配表与垃圾表的情况下,实现了NAND flash均衡负载与垃圾块的回收;同时通过节点分配栈与文件节点表的配合来提高STM32对文件的读写速度,空间利用率和系统性能。仿真实验和计算结果表明该块分配框架可有效提高NAND flash块的均衡负载与节省RAM空间。     

均值-方差准则下具有利率和通胀双重风险的资产负债管理问题

在均值-方差准则下研究具有利率风险和通胀风险的资产负债管理问题.首先,利用Lagrange乘子技术将这个资产负债管理问题转化为一个标准的均值-方差有效问题.然后,利用Hamilton-Jacobi-Bellman方法、偏微分方程方法和Lagrange对偶定理得到原问题有效的投资策略和有效前沿的解析表达式.最后,在解析表...     

一类带时间窗车辆分配问题的贪婪算法

本文对一类带时间窗的车辆分配问题进行了分析,引入了车辆任务的概念,并将问题转化为车辆与车辆任务的匹配问题,同时制订了运输任务选择和车辆选择的贪婪策略,并在此基础上设计了车辆分配问题的贪婪算法,最后通过实例验证了算法的有效性。     

面向频谱融合的路由频谱分配和碎片整理算法

针对灵活栅格光网络中的频谱碎片问题,提出了面向频谱融合的路由频谱分配算法与频谱碎片整理算法.通过构建频谱放置窗口/点与频谱融合窗口,使路由频谱分配算法在安置新的带宽请求时不仅考虑了业务所在链路的频谱使用情况,而且还参考业务相邻链路上的频谱使用情况,最大程度地减少了频谱碎片.此外,频谱碎片整理算法通过重路由网络中已有的业务,为被阻塞的请求创造了足够的频谱空间,优化了网络资源的使用情况.仿真结果表明,在动态网络环境下本文提出的算法可以有效地降低业务的阻塞率.     

Black-Litterman投资组合模型的进一步推导分析

在理论上通过推导首次得出了Black-Litterman模型(B-L模型)最优权重与信心水平的公式.在各资产收益不相关及单一绝对观点的假设下,得出各资产的B-L模型最优权重与信心水平的简化表达式.借助于此,还对信心水平与最优权重公式的进一步理论分析,并以光大证券的\"乌龙指\"做实证,详细分析投资者在没有市场观点、拥有内幕信息、以及信心水平在某范围变化时,其所持各投资品权重的特点.     

The resource allocation problem for demand forecasting and performance measurement

We consider a retailer investing in two monitoring functions for unobservable demand and salesperson’s effort. We show that improving effort monitoring is more effective. Moreover, demand monitoring may be less preferable when it becomes relatively cheaper and balancing these two may be worse when they become more complementary.